JASP
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| 當前版本 | 0.11.1（2019年10月7日） |
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| 源代碼庫 | JASP Github page |
| 編程語言 | C++, R語言, JavaScript |
| 操作系統 | Microsoft Windows, Mac OS X and Linux |
| 類型 | 統計學 |
| 許可協議 | GNU Affero General Public License |
| 網站 | jasp-stats |
JASP是一款自由開源的統計學軟件。[1][2]JASP可以產生APA格式的表格。幾所大學和研究基金曾資助開發者開發JASP。
分析
JASP在相同的統計模型上提供了頻率學派推斷和貝葉斯推斷。 頻率學派推斷使用p值和信賴區間來控制在無限完美複製中的錯誤率。貝葉斯推斷使用可信區間和貝葉斯因子 [3]，基於已知資料與先前知識，估計可信參數值。
JASP提供下列分析：
| 分析 | 頻率 | 貝葉斯 |
|---|---|---|
| T檢驗 ：獨立，配對，一次抽樣 | 
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| 曼·惠特尼·U和威爾科克森 |
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| 相關性[4] ： Pearson ， Spearman和Kendall |
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| 可靠性分析：α，γδ和ω |
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| ANOVA ， ANCOVA ， 重複測量ANOVA和MANOVA |
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| 線性回歸 |
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| 對數線性回歸 |
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| 邏輯斯諦回歸 |
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| 列聯表 （包括卡方檢驗） |
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| 二項式檢驗 |
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| 多項式檢驗 |
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| A / B測試 |
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| 探索性因素分析 （EFA） |
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| 主成分分析 （PCA） |
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| 驗證性因素分析（CFA） |
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| 結構方程建模 （SEM） |
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| 網路分析 |
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| 後設分析 |
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| 摘要統計[5] |
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其他特色
- 描述性統計數據和圖表繪製。
- 對所有分析進行假設檢查，包括Levene檢驗 ， Shapiro-Wilk檢驗和Q-Q圖 。
- 可匯入SPSS文件和逗號分隔的文件（CSV檔）。
- 整合開放式科學框架。
- 數據過濾：使用R程式碼，或使用圖形介面以拖放方式選擇資料。
- 創建列：使用R程式碼，或使用圖形介面以拖放方式，從現有變量創建新變量。
- 以LaTeX格式複製表格。
模組
- 摘要統計量 ：從t檢驗，回歸和二項式檢驗的頻率摘要統計量，得出貝葉斯推斷。
- BAIN ：對t檢驗，ANOVA，ANCOVA和線性回歸進行貝葉斯信息假設評估[6]。
- 網路 ：網路分析允許使用者分析變量的網路結構。
- 後設分析 ：包括用於固定和隨機效應分析，固定和混合效應元回歸，森林和漏斗圖，漏斗圖不對稱性測試， trim-and-fill 與 fail-safe N 分析。
- 機器學習 ：機器學習模塊包含13種分析：
- SEM ：結構方程建模[7] 。
參考文獻
- ^ Bayesian inference for psychology. Part II: Example applications with JASP. Psychonomic Bulletin & Review. February 2018, 25 (1): 58–76. PMC 5862926
. PMID 28685272. doi:10.3758/s13423-017-1323-7.
- ^ Software to Sharpen Your Stats (vanc). APS Observer. 2015, 28 (3) [2020-01-09]. （原始內容存檔於2016-08-17）.
- ^ Bayesian alternatives for common null-hypothesis significance tests in psychiatry: a non-technical guide using JASP. BMC Psychiatry. June 2018, 18 (1): 178. PMC 5991426 . PMID 29879931. doi:10.1186/s12888-018-1761-4 （英語）.
- ^ Nuzzo, Regina L. An Introduction to Bayesian Data Analysis for Correlations. PM&R (vanc). December 2017, 9 (12): 1278–1282. PMID 29274678. doi:10.1016/j.pmrj.2017.11.003.
- ^ Ly, Alexander; Raj, Akash; Etz, Alexander; Marsman, Maarten; Gronau, Quentin Frederik; Wagenmakers, Eric-Jan. Bayesian Reanalyses from Summary Statistics: A Guide for Academic Consumers (vanc). Open Science Framework. 2017-05-30 [2020-01-09]. （原始內容存檔於2020-11-25） （英語）.
- ^ Gu, Xin; Mulder, Joris; Hoijtink, Herbert. Approximated adjusted fractional Bayes factors: A general method for testing informative hypotheses. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 2018, 71 (2): 229–261. ISSN 2044-8317. PMID 28857129. doi:10.1111/bmsp.12110 （英語）.
- ^ Kline, Rex B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Fourth Edition. Guilford Publications. 2015-11-03. ISBN 9781462523351 （英語）.
